Ağırlık duyarlı elma sınıflandırma otomasyonunun tasarımı ve prototip imalatı
Design and prototip construction of weight sensitive apple classifying machine
- Tez No: 179907
- Danışmanlar: DOÇ. DR. M. CENGİZ KAYACAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Teknik Eğitim, Technical Education
- Anahtar Kelimeler: Ağırlığa Bağlı Sınıflandırma, PLC, Load Cell, Elma Sınıflandırma, Weight Affiliated Classification, PLC, Load Cell, Apple Classification
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Makine Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tez çalışmasında yük hücreleri (load cell) ile ağırlık sınıflandırma uygulamalarına endüstriyel çözümler geliştirildi. Tasarlanan prototip ile geliştirilmesi düşünülen ağırlığa bağlı elma sınıflandırma uygulamalarına literatür oluşturuldu.Elma meyvesinin ağırlığa bağlı sınıflandırma uygulamaları için geliştirilen bu prototiple dört ayrı ağırlık grubu oluşturularak bu ağırlık gruplarına göre pnömatik alt yapılı bir sistem PLC (Programmable Logic Controller) koordineli olarak SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition ) yazılımı ile veri haberleşme ve veri depolama uygulamaları gerçekleştirilmiştir. Sınıflandırma uygulamaları sırasındaki deneysel çalışmalarda sürme, tartma ve sınıflandırmanın genel işlem basamağı olduğu ve sınıflandırma toleranslarının tartım aşamasındaki titreşim etkilerinden doğrudan etkilendiği görüldü.Bu nedenle ağırlık duyarlı sınıflandırma uygulamalarında sınıflandırma toleransı tartım ve sistem titreşimine bağlı olarak 20 g' lık hata payı ile gerçekleştirilmesi gerektiği sonucu çıkarıldı.
Özet (Çeviri)
In this thesis study, industrial solutions generated to weight classification applications with load cells. Literature constituted to weight geared apple classification applications which is thinking to be developed, with the designed prototype.With this prototype developed for weight geared classification applications of fruit apple, four different groups composed and data communication and data storage applications generated with pneumatic infrastructured system PLC (Programmable Logic Controller), according to those weight groups, and SCADA (Supervisory Control and Data Acquisition) software which is coordinated with this. In classification applications, at the time of experimental studies it is seen that driving, weighing and classification are general operation steps and classification tolerances directly effected from vibrations while process of weighing.Consequently in weight sensitive classification applications, it is concluded that 20 g magrin of error occured related with classification tolerance weighing and system vibration.
Benzer Tezler
- Yapay zeka örüntü tanıma algoritması kullanarak sınıflandırma otomasyonunun tasarımı
Classification automation design using an artificial intelligence pattern recognition algorithm
HAYRETTİN TOYLAN
Doktora
Türkçe
2012
Makine MühendisliğiTrakya ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HİLMİ KUŞÇU
- Investıgatıon of moderate electrıc fıeld (MEF) technology on the dryıng propertıes and qualıty of apple slıces
Orta şiddetli elektrik alan (MEF) teknolojisinin elma dilimlerinin kuruma özellikleri ve kalitesi üzerindeki etkisinin incelenmesi
DERYANUR KALKAVAN
Doktora
İngilizce
2026
Gıda Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE ŞAHİN YEŞİLÇUBUK
- Sübstitüe propandioik asid tiyosemikarbazidleri ile bunlardan türeyen Bis(triazolintiyonil) Alkanlar'ın sentezi ve spektral verileri
Başlık çevirisi yok
NURAY ULUSOY
Doktora
Türkçe
1993
Eczacılık ve Farmakolojiİstanbul ÜniversitesiFarmasötik Kimya Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEDİME ERGENÇ
- Kuvvete duyarlı direnç sensörünün yapay sinir ağları ve adaptif sinirsel - bulanık mantık çıkarım sistemi (ANFIS) kullanarak ağırlık yük hücresine modellenmesi ve bulanık mantık denetleyici ile kumaş üzerindeki kuvvet - basınç kontrolü
Modeling of a force sensitive resistance sensor into a weight load cell using artificial neural networks and adaptive neural - fuzzy logic inference system (ANFIS) and force - pressure control on fabric with fuzzy logic controller
EREN CAN GELEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİnönü ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖMERÜLFARUK ÖZGÜVEN